RANSAC-Based Stereo Image Registration with Geometrically Constrained Hypothesis Generation

摘要

An approach for registration of sparse feature sets detected in two stereo image pairs taken from two different views is proposed. Analogously to many existing image registration approaches, our method consists of initial matching of features using local descriptors followed by a RANSAC-based procedure. The proposed approach is especially suitable for cases where there is a high percentage of false initial matches. The strategy proposed in this paper is to modify the hypothesis generation step of the basic RANSAC approach by performing a multiple-step procedure which uses geometric constraints in order to reduce the probability of false correspondences in generated hypotheses. The algorithm needs approximate information about the relative camera pose between the two views. However, the uncertainty of this information is allowed to be rather high. The presented technique is evaluated using both synthetic data and real data obtained by a stereo camera system.%U radu je predlo?en jedan pristup registraciji skupova zna?ajki detektiranih na dva para stereo slika snimljenih iz dva razli?ita pogleda. Sli?no mnogim postoje?im pristupima registraciji slika, predlo?ena se metoda sastoji od po?etnog sparivanja zna?ajki na temelju lokalnih deskriptora iza kojeg slijedi postupak temeljen na RANSAC-strategiji. Predlo?eni je pristup posebno prikladan za slu?ajeve kada rezultat po?etnog sparivanja sadr?i veliki postotak pogre?no sparenih zna?ajki. Strategija koja se predla?e u ovom ?lanku je da se korak RANSAC-algoritma u kojem se slu?ajnim uzorkovanjem generiraju hipoteze zamijeni postupkom u kojem se hipoteza generira u vi?e koraka, pri ?emu se u svakom koraku, kori?tenjem odgovaraju?ih geometrijskih ograni?enja, smanjuje vjerojatnost izbora pogre?no sparenih zna?ajki. Algoritam treba pribli?nu informaciju o relativnom polo?aju kamera izme?u dva pogleda, pri ?emu je dopu?tena nesigurnost te informacije prili?no velika. Predstavljena strategija je provjerena kori?tenjem sinteti?kih podataka te pokusima sa slikama snimljenim pomo?u stereo sustava kamera.